简单的模型训练和推理，不涉及源码等的修改，超级简单！！！！

示例1
示例2

数据集准备

几段录好的人物说话的视频，要求：

1. 人物口型清晰
2. 视频帧数统一调整为 25 fps
3. 视频录得多一点
4. 找不到的可以使用 AVSpeech 数据集，自行百度

需要下载的文件和工具

1. OpenFace
   x64_github
   x86_github
   用于人脸关键点的检测，训练和推理的时候都需要

2. asserts.zip
   将该文件放在项目的根目录，并解压到 asserts 文件夹

本来想分享阿里云盘的，但是不让分享，下载的网络问题各位自行解决吧

数据集预处理

打开 OpenFaceOffline.exe（下载的我提供的网盘文件，不然要先运行 download_models.ps1 下载模型文件，下载不动的自行解决网络问题）’=

！！！！必须先进行如下设置再进行接下来的操作！！！！

设置完成后，点击 File ===> Open Video(s)，采集自己的视频，完成后会在 processed 文件夹下生成如下三个文件

我们只需要 .csv 文件，将其放在

./DINet/asserts/training_data/split_video_25fps_landmark_openface/

将你的数据集视频（不是这里的 .avi 文件）放在

./DINet/asserts/training_data/split_video_25fps/

依次运行以下代码进行数据处理

从所有视频中提取帧并将帧保存在“./asserts/training_data/split_video_25fps_frame”中
python data_processing.py --extract_video_frame

从所有视频中提取音频并将音频保存在“./asserts/training_data/split_video_25fps_audio”中
python data_processing.py --extract_audio

从所有音频中提取深度语音特征并将特征保存在“./asserts/training_data/split_video_25fps_deepspeech”中
python data_processing.py --extract_deep_speech

从所有视频中裁剪面部并将图像保存在“./asserts/training_data/split_video_25fps_crop_face”中
python data_processing.py --crop_face

生成训练 json 文件“./asserts/training_data/training_json.json”
python data_processing.py --generate_training_json

处理完成后目录

模型训练

分为 Frame training 和 Clip training 两步。

首先，以 104x80（嘴部区域为 64x64）分辨率训练 DINet。

python train_DINet_frame.py --augment_num=32 \
	--mouth_region_size=64 --batch_size=24 \
	--result_path=./asserts/training_model_weight/frame_training_64

当损失收敛时，您可以停止训练（我在 274 epoch 时停止）。

注：关于收敛判断，可以观察输出日志中的学习率参数 lr_g 当它到原来的 50% 就差不多了，下同

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加载预训练模型（面部：104x80 和嘴巴：64x64）并以更高分辨率训练 DINet（面部：208x160 和嘴巴：128x128）

python train_DINet_frame.py --augment_num=100 \
	--mouth_region_size=128 --batch_size=80 --coarse2fine \
	--coarse_model_path=./asserts/training_model_weight/frame_training_64/xxxxxx.pth \
	--result_path=./asserts/training_model_weight/frame_training_128

当损失收敛时，您可以停止训练（我在 266 epoch 时停止）

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加载预训练模型（面部：208x160 和嘴巴：128x128）并以更高分辨率训练 DINet（面部：416x320 和嘴巴：256x256）

python train_DINet_frame.py --augment_num=20 \
	--mouth_region_size=256 --batch_size=12 --coarse2fine \
	--coarse_model_path=./asserts/training_model_weight/frame_training_128/xxxxxx.pth \
	--result_path=./asserts/training_model_weight/frame_training_256

当损失收敛时，您可以停止训练（我在 396 epoch 时停止）。

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加载上面预训练的 256x256 的模型、预训练的 syncnet 模型（嘴巴：256x256），执行以下代码进行最终训练 DINet 模型。

python train_DINet_clip.py --augment_num=3 --mouth_region_size=256 \
	--batch_size=3 --pretrained_syncnet_path=./asserts/syncnet_256mouth.pth \
	--pretrained_frame_DINet_path=./asserts/training_model_weight/frame_training_256/xxxxx.pth \
	--result_path=./asserts/training_model_weight/clip_training_256

当损失收敛时，您可以停止训练（我在 276 epoch 时停止）

最终训练完成，目录结构如下，其中 clip_training_256 中我们推理要使用的模型。

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推理

上传自己视频、音频和 .csv 文件
执行以下代码

python inference.py \
    --mouth_region_size=256 \
    --source_video_path=./DINet/inputs/video/test.mp4 \
    --source_openface_landmark_path=./DINet/inputs/csv/test.csv \
    --driving_audio_path=./DINet/inputs/audio/007537.wav \
    --pretrained_clip_DINet_path=./asserts/training_model_weight/clip_training_256/netG_model_epoch_276.pth